[00009334]基于高斯过程的物联网数据不确定性度量、预测与野值剔除方法
技术详细介绍
本发明涉及一种基于高斯过程的物联网数据不确定性度量、预测与野值剔除方法，是通过估计采集物联网感知传感器测量误差的标准差，结合高斯过程建模理论以及自回归模型表征的动态系统方法，给出观测数据有效时间序列数据的预测值及其不确定性度量，并根据上述信息进行判断决策出，数据是否为缺值或野值数据，并相应进行数据补齐。本发明是一种概率非参数化预测方法，通过训练集学习具有跟踪系统动态的特点，能依据对预测值得不确定性和传感器的标定标准差，对数据异常和数据缺失情况及时加以判断预警和数据补齐,预测误差小，精确度高。本发明用于物联网自动观测数据的质量控制，能确保采集数据的准确性。
